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上马CRM,数据质量最关键与销售总监聊天有感

如何建立高质量的CRM数据

日期: 2007年7月21日

    成功的CRM系统要求高质量的数据。遵循以下五个步骤,公司可以从CRM系统中清除问题数据,建立更高质量的信息来支持整个公司的运作... 
 
    首先让我们设想这样一个场景,在一家刚刚安装实施了一套全新CRM系统的公司里,公司上下对系统的期望都非常高,但是当整个系统开始运行的时候,销售人员却在根本不能接通的电话号码上浪费了大量的时间;营销部门寄出的邮件中,10%的邮件因地址不对而退回。这都是为什么呢?是因为系统中的数据不是不准确,就是早已过时。而数据是CRM系统的重要基础,如果数据有问题,再好的CRM系统也无法发挥效用。

  成功的CRM系统要求高质量的数据。遵循以下五个步骤,公司可以从CRM系统中清除问题数据,建立更高质量的信息来支持整个公司的运作。

  第一步:数据归档

  数据归档可以帮助人们发现哪些数据是错误的,需要解决哪些问题来提高公司信息的质量。通过数据归档,用户可以在将数据添加进CRM系统之前,对数据进行分析,通过真实的信息内容和结构来发现问题。通过数据归档的路径,公司可以了解数据的优劣之处,从而确定需要改进的地方。这些有关数据的反馈会有助于计划下一步的工作,即建立数据质量的线路图。

  第二步:数据质量

  在数据质量阶段,用户可以改正错误、标准化数据、验证不一致和不正确的信息。这一步是改进现有数据,使数据对销售和营销更具有实用价值。

  数据质量功能也可以检验收信人地址或其他联系信息是否正确。随后,企业可以使用匹配技术,来识别逻辑用户,以此改进营销程序。

  第三步:数据整合

  许多现代企业面临的一个共同问题就是数据的速度问题。每过一段时间,公司都会在原有系统的基础上添加新的系统和数据库。每个数据源都有其特有的含义、命名法和协议。因此不同系统和数据库之间的数据可能会由于数据结构和定义不同引起许多问题。

  适当的数据整合技术可以减少或消除给客户或潜在客户发送重复信息,从而帮助公司避免代价高昂的错误和尴尬。通过联系各种来源的信息,企业可以建立真正360度的顾客全方位的视角来支持其销售和营销活动。

  第四步:数据增量

  数据增量就是接受可用信息,用辅助信息来充实这些信息。例如,公司可以通过包含客户姓名和地址的第三方数据库来查找到其丢失的电话号码。同样,公司也可以在消费者记录中添加有关购买行为方面的数据,以帮助理解消费者以前的购买形式和购买特点,初步了解消费者的潜在购买行为。通过数据增量,企业可以为现有的数据增加价值,进一步完善消费者记录,以便更好地理解消费群。

  第五步:数据监控

  要输入简洁、高质量的数据,需要不断地对数据实施监控。数据监控建立在过往的数据管理的基础之上,通过提供必要的技术不时地检查数据,在数据出错时提醒用户。对数据的持续监控使用户在数据质量低于可接受的底线时可以立即发现问题。数据监控还可以在信息不符合业务需求时候提醒相应的数据拥有人。

  通过以上这五个步骤,企业可以建立全面的机制,解决CRM实施中问题数据的问题,并且可以管理与顾客和企业前景展望相关的数据。 (李嘉)

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